BVP深度洞察:AI正在重构建筑行业的“协同系统”

过去一年，“AI 难以在真实行业中落地”逐渐成为共识，但建筑与房地产正在显现出不同于多数行业的变化趋势。这个体量以万亿美元计、参与方高度分散的产业，长期依赖纸质合同、PDF 图纸与人工协调，信息割裂、变更频繁、生产率停滞，问题不在努力，而在协同失效。

变化正在发生：蓝图开始被自动解析为材料清单，现场语音可直接生成 RFI，图像与视频被用于安全与进度识别，多模态 LLM 正把图纸、合同与现场数据汇聚为统一的理解层，使跨介质、跨角色的协同首次具备系统性解决路径。

建筑与房地产正进入一个关键转折点：AI 不再只是提升局部效率的工具，而是在重构设计、建造与运营的底层工作方式。那么，真正的突破点在哪里？哪些赛道最先跑出确定性价值？谁可能成为下一代行业基础设施？

【读书笔记】

1.建筑与房地产是体量巨大却数字化最滞后的产业，蕴含极高的AI渗透潜力，两大行业占美国GDP近四分之一，技术投入率为主要行业最低，建筑生产率50年负增长，流程高度依赖合同、蓝图与多方沟通，信息密集且非结构化，构成典型的AI适配环境

2.多模态LLM使行业核心瓶颈跨介质协调首次具备可解性，文本、图像、语音与视频在项目中长期割裂，导致问责链条效率低下，多模态推理可在统一系统中读取与解释所有介质，为协调、文档比对与风险识别提供结构化处理能力

3.生成式设计是最具战略价值的赛道，其核心难题在于几何推理与约束满足，主流CAD/BIM工具难以支持快速迭代，而可将规范、成本与可施工性整合到生成输出的系统，有望将设计速度提升一个数量级，产业方向正聚焦“从需求直接生成可施工文档”的自动化路径

4.算量与估算因重复性高、变更频繁且易错，是最接近即刻商业化的应用场景，大量估算师仍依赖手动测量且图纸变动会触发反复重算，AI可从更新后的蓝图中自动识别构件并生成材料清单，将流程从劳动密集型转换为自动化推理链

5.施工现场的协调与安全管理天然适合AI介入，实时语音与图像是关键入口，现场沟通依赖电话与手写记录，信息滞后严重，AI能将语音转为结构化报告并自动关联图纸，在影像中识别安全隐患，并提升多语言团队的信息同步效率

6.行业级AI创业需围绕高价值环节构建壁垒：量化价值、专注瓶颈、积累复合数据并深度嵌入流程，高价值领域集中在利润影响显著的瓶颈环节，而优势来源于成本数据库、标注蓝图与项目历史等专有数据，建筑与房地产软件的采纳前提是充分贴合既有流程并基于真实场景理解设计交互逻辑

本文编译自发布于2025年11月4日的BVP的专栏，原链接：

https://www.bvp.com/atlas/roadmap-built-world-ai

以下是原文的全文翻译，enjoy!

注：正文中标蓝部分为读书笔记的对应原文

【正文】

建筑世界推动了近四分之一的美国GDP，但仍是数字化程度最低的行业之一。多模态AI正在推动我们在设计、建造和运营方式上的下一波创新浪潮。

建筑世界是人类最伟大的集体成就之一。每一条天际线、每一个社区和每一栋建筑，都是人员、材料和资本经过非凡协调并精准执行的成果。设计一栋建筑需要想象力，将其建造成为现实需要纪律和资源，而将其维护传承数代则需要韧性。

建筑基础设施代表了美国经济中最大的板块之一。仅建筑业（Construction）的名义价值就达1.3万亿美元，占美国GDP的4.4%，而房地产（RealEstate）、租赁和以此为基础的业务则为美国GDP贡献了4.2万亿美元。然而，尽管它们的物理和经济规模巨大，建筑业和房地产业仅选择性地受益于SaaS革命。我们的假设是：这两个垂直领域本质上都是语言密集型的，其成功取决于跨越多个地点和模态（文本、图像、视频）的多个利益相关者之间的协调，以及制定复杂且高风险的决策。过去二十年的技术进步仅部分解决了这些动态问题。

很少有行业像建筑和房地产那样直接触及我们的日常生活。物理基础设施承载着巨大的责任，从成本和质量到安全与合规。我们相信多模态AI将改变建筑世界在上述每个维度上的交付表现。

想象一下2030年的几个关键工作流程：建筑师草拟的想法可用于生成完整的建筑模型；估算员微调由图纸自动生成的工程算量（takeoffs）和投标；安全报告通过施工现场的语音和图像进行口述记录；购房者在购房过程中受益于更直观的搜索和指导；楼宇管理者不再被过时的工具所拖累。其结果是一个奖励创造力、效率、透明度和安全性的建筑环境，而不是一个被困在无休止、不透明的文书工作和点击操作中的环境。

在Bessemer，我们已经支持了建筑世界的演变，包括定义该类别的公司，如Procore和ServiceTitan。点击此处探索我们就建筑和房地产相关投资组合的精选案例。

我们相信建筑和房地产正处于一个拐点，这个拐点就像20世纪60-70年代CAD的出现或2000年代SaaS的出现一样具有变革性；它是由多模态LLM驱动的工作流程和新型人机协作形式所推动的。在我们最新的路线图中，我们将（1）建筑业和（2）房地产业作为两个具有前景的垂直AI（VerticalAI）投资机会的关键领域进行了探索，其中包括了推动我们就所寻求支持的创始人做出决策的新兴原则。

建筑世界AI的关键见解

建筑世界的AI时刻

- 建筑和房地产占据了美国GDP的近四分之一，但仍是数字化程度最低的行业之一。

- 多模态AI技术将根本性地改变我们设计、建造和运营建筑世界的方式。

建筑AI：五个机遇领域

- 设计生成：生成符合规范、成本优化的布局和2D/3D模型，将计算机辅助设计（CAD）转变为计算机生成设计。

- 算量与估算：根据不断变化的图纸自动计算组件和材料用量（takeoffs），使估算员能够专注于定价和利润率优化。

- 现场协调：将语音、图像、视频和文本输入转化为更高效的协调和主动的安全管理。

- 知识管理：将包括合同、图纸、RFIs、变更单在内的碎片化项目数据统一为单一的、查询驱动的事实来源（sourceoftruth）。

- 建筑机器人：使施工人员能够通过自然语言界面控制自主和半自主设备。

房地产AI：四个机遇领域

1.经纪与代理自动化：自动化重复性的、基于语言的工作流程，如销售线索培育、日程安排和合规事务，让代理人专注于客户关系而非行政工作。

2.产搜索与发现：将静态房源信息转化为直观的、查询驱动的搜索，帮助买家/租户以更低成本、更快速度寻找、评估和交易房产。

3.物业管理：在遗留系统之上构建由LLM驱动的自动化功能，以统筹租赁、续约、维护和租户运营。

4.设计与可视化：生成高质量的空间可视化效果，重新构想房产的营销、布置、设计和体验方式。

全行业展望

- 建筑和房地产正进入一个拐点，我们相信这一变革将超越CAD和SaaS等过去的转型。

- 本路线图概述了我们不断演变的观点，探讨下一代建设者将在何处创造持久的影响。

一、建筑AI

为何是现在：建筑行业的生产力现状

过去六十年间，美国经济的整体劳动生产率飙升了超过290%。相比之下，从1970年到2020年，建筑业的劳动生产率每年缩减近一个百分点。

对于一个拥有超过700万从业人员、每年支撑1.3万亿美元经济价值的行业而言，这种生产力差距构成了增长的阻碍。问题不在于缺乏努力或专业知识，而在于协调工作的极度复杂性。

建筑生态系统涵盖四个主要子行业：住宅、商业、工业和基础设施。Procore和Autodesk等软件提供商充当了连接这些子行业的纽带。尽管技术不断进步，该行业仍面临多重阻力的挑战：持续的劳动力短缺（仅为了满足需求，美国在2026年就需要吸引约50万名工人）、利率上升、投入成本波动，以及政策和供应链中断带来的连锁反应。

技术差距同样严峻。据Deloitte数据显示，建筑公司仅将年收入的2.7%用于技术投入，在所有受访行业中占比最低。相比之下，金融服务业或制造业的技术支出通常超过5-10%。对于一个如此依赖精度的行业来说，这种在数字基础设施上的投资不足意味着巨大的机遇尚待发掘。

每个建筑项目的核心本质上都是多模态语言的运作：涉及合同、蓝图、施工文档、项目计划、安全报告、采购订单、变更单和验收报告。这是一个高度依赖人力且本质上需要亲临现场的过程，涉及总承包商、分包商、工程师、监管机构、贷款方、保险公司和业主等15个以上利益相关方群体之间的持续沟通。项目生命周期的每个阶段（如设计、施工前、施工和竣工收尾）都会在问责制和信息流转中产生摩擦。

“为何是现在”的原因显而易见。专注于建筑领域的、由多模态LLM驱动的应用程序终于能够解决该行业的最大瓶颈：协调问题。

尽管如此，将AI应用于建筑业仍是一项极具深度的技术挑战；其根源在于包括参数化设计和几何学在内的多模态协调。这些虽仍是尚待研究的活跃领域，但学术界已开始关注。近年来，专注于建筑领域的AI/ML论文发表量激增，致力于该领域的新研究机构和会议也层出不穷。这种势头正转化为创业行动：ConstructionAI领域的初创公司正加速涌现，各类加速器的入选团队中也越来越多地出现了致力于变革建筑世界技术的创始人。

我们正密切关注的五大建筑业AI类别

建筑业AI的潜力巨大，大型语言模型（LLMs）和基于语言的自动化对工作流程的影响仍在演变。基于我们与客户和行业专家的对话，我们相信以下五个类别代表了建筑业AI生态系统中一些最具吸引力的机遇。

1.建筑与设计：设计生成

如今，建筑设计生成过程仍然围绕着AutoCAD和Revit等建模工具展开；这些平台为数字化设计带来了根本性转变，但它们要求专业知识，提供的真正自动化程度有限。每一次设计迭代、规范更新或规格更改都会触发耗时的手动修改，涉及2D图纸和3D模型。这些工具为精确度而生而非为迭代而建，导致建筑师、结构工程师和MEP设计师不得不手动转化每一次变更，减缓了变更速度并抑制了创造力。

设想一下，如果建筑师、结构工程师和MEP设计师能够根据客户需求即时生成符合规范、成本优化、示意图、详细设计以及可用于施工的设计和文件，这将使建筑设计过程的速度提升10倍。

Higharc、Finch、Augmenta、Motif等公司正在致力于生成式设计的未来。我们认为这个类别潜力巨大并视其为建筑业AI中技术要求最高的挑战之一，需要参数化生成和推理方面的真正突破。由于建筑业本质上是一门几何学学科，我们相信持久的差异化将来自于那些能够真正掌握其潜在复杂性的公司。

2.预施工：工程量计算和估算

如今，仅在美国就有超过20万名估算师支撑着建筑业的财务骨干。然而他们的工作流程在很大程度上仍然是手动的、重复的且容易出错。“Takeoff”（工程量计算）这个词本身就源于估算师过去逐项清点固定装置、描绘尺寸并核算材料，从纸质蓝图中手动提取工程量的时代。即使有了成熟的软件，工程量计算和估算过程仍然需要艰苦的劳动：为每一面墙、每一扇窗或每一个楼层定义组合件；测量蓝图；并协调材料、数量和劳动力投入以得出报价。

每一次设计变更或定价更新都会引发新一轮的重新计算。本应是数据驱动的过程往往变成了有根据的猜测。正如纽约市一位分包商的首席财务官所说：“如果我们一年做365个项目，我们一年就赌博365次。这是有根据的赌博，但终究是赌博。”

设想一下，如果估算师可以从不断变化的设计中即时生成详细的组合件和材料工程量清单，从而让他们能够专注于战略定价和利润优化，而不是手动测量和核对。

BildAI、DrawerAI和SketchDeckAI等公司正在致力于构建一个减少建筑业最关键工作流程中猜测成分的未来。我们对LLMs在图像和视频等多模态方面的演进感到特别兴奋，这将通过允许系统以更高的流畅性来解释图纸、规格和现场数据，进一步加速这一转型。

3.现场沟通和协调

如今，现场沟通和安全管理仍然是分散和被动的。工作人员依赖拼凑起来的电子邮件、电话、短信、纸质日志和电子表格跟踪器，而安全计划仍然依赖于定期巡查和检查清单，这些只有在危险出现后才能发现。即使是领先的平台也需要手动输入数据，缺乏实时翻译、上下文理解或洞察力。

设想一下，如果每位现场监理和工作人员都可以通过语音即时生成带有时间戳、多语言的RFIs（信息请求）、现场报告或安全观察记录，并且每一个都自动链接到正确的图纸、进度表和位置。口头指示、进度记录和即时提问将成为结构化、可搜索的项目记录，使每个人都能即时获取信息，无论语言、班次或工种如何。

我们看到LLMs的多模态应用在重新定义现场团队如何捕获和处理信息方面具有巨大潜力。通过结合语音、图像、视频和文本模型，这些下一代工具可以促进更快的协调、主动的安全干预，以及一个更加互联、风险意识更高的工作场所。

4.知识管理

如今，项目经理被迫穿梭于项目管理软件、电子邮件和短信等工具的迷宫中，只为找到正确的信息或解决冲突。关键数据往往在团队间被孤立，或深埋在冗长的通信线程中，导致延误、错误和项目交付速度变慢。

设想一下，如果项目经理可以通过一个单一平台来协调知识管理，该平台可以即时呈现正确的文件、回答复杂的专业问题，并在协调问题影响成本和时间线之前予以解决。

TrunkTools和TwinKnowledge等公司正在重新构想信息如何在建设项目中流动。我们看到了重塑信息流动的机会，那些能够连接合同、图纸、RFIs和变更指令中碎片化数据的公司，将开启一种自然语言、查询驱动的项目管理新范式。

5.建筑机器人技术

如今，劳动力短缺、安全风险和材料成本上涨使得现场施工作业流程变得越来越昂贵且难以规模化。尽管自动化在其他领域取得了重大进展，但大多数建筑施工过程仍然是手动的，即使对数据中心等关键基础设施的需求持续激增。

设想一下，如果自主和半自主机器人系统可以与工作人员并肩工作，操作员可以通过自然语言控制多台机器，提高工作人员和机器的利用率。Terrafirma和BedrockRobotics等公司已经通过改造现有机械使其能够自主或半自主运行，正在为这一未来做准备。建筑生产力的下一个前沿将由人机协作来定义，使工作人员能够通过点击和最终通过自然语言来控制多台机器。

建筑人工智能创始人需遵循的五项新兴原则

1、价值创造：聚焦通过显著节约成本或提升营收来实现可量化的利润影响，而非追求边际效率提升。

2、痛点攻坚：解决严重影响项目交付的关键性、跨参与方瓶颈问题，而非孤立的工作流程难题。

3、数据优势：通过成本数据库、标注图纸或项目历史等具有复合效应的专有领域数据，构建可持续的竞争壁垒。

4、融合深度：无缝融入现有流程、工作体系及工具以降低应用阻力；以最小化的行为改变实现跨班组、项目与团队的有机传播。

5、用户共情：以共情心态为建筑师、估算师、监理、项目工程师或现场工人构建产品；他们的工作场景、限制条件与动力机制均深植于建筑行业特质，应成为产品功能设计的核心依据。

二、房地产AI

当下为何重要：语言模型技术赋能房地产——以关系为核心产业的革新契机

当建筑施工完成建筑脱下安全帽迎来租户，便进入跨越销售、租赁、支付、物业管理和维护的全新价值链。尽管该价值链因资产类型（住宅、商业、工业及特殊用途）而异，但其根基始终如一：房地产是信任驱动的行业，本地知识、人脉网络与深层关系决定成败。

当前行业正面临持续供需失衡、住房可负担性创历史新低以及运营成本攀升等多重压力，住宅与商业市场均承压前行。然而从开发商、经纪人到资产持有者与物业管理者，大多数从业者仍依赖割裂的人工流程与落后软件。数据碎片化散布于电子表格、PDF文件、传统物业管理系统和房产挂牌平台，导致摩擦频生、效率低下错失良机。

与此同时，多模态人工智能的突破性进展让我们能够对非结构化数据进行逻辑推演，为整个价值链开启自动化与深度洞察之门。随着与现有系统的整合日趋可行，房地产行业有望迎来数十年来首次真正的生产力飞跃，这标志着房地产人工智能的关键时刻已然来临。

房地产的本质是人与人的沟通。这是一个关系至上的行业，本地专业经验与个人信任始终主导成败。但这种人本基础也伴随低效：例如在美国，经纪佣金总额仍居高不下（年超1000亿美元），库存数据分散于500多个MLS数据库，交易周期漫长难耐（住宅成交需30-60天以上）。尽管新技术可以替代大量重复性人工操作，但人类始终是核心要素。当经过深思熟虑地应用时，基于大语言模型的系统能够消除摩擦、增强决策，最终放大人类价值。

我们密切关注的四类房地产人工智能

房地产是全球规模最庞大、语言依赖度最高、地域性最强且最注重人际关系的行业之一，而语言模型对其工作流程的影响才刚刚显现。我们预期，随着创业者运用语言技术实现流程自动化、增强决策能力，并强化每笔交易核心的人际纽带，众多激动人心的机遇将不断涌现。

1.经纪人与中介工作流自动化

房地产销售与经纪人是行业的关系架构师，但他们大部分时间并未用于服务客户，而是耗费在行政事务中。潜在客户开发与筛选、看房安排、价值评估报告、合规管理及文件签批等流程仍占据日常工作主体。在人工智能时代，这些核心工作流的自动化蕴藏巨大潜力。

多家企业已切入关键流程：Serif与Fyxer专注邮件自动化，Closera与HenryAI正开发营销与估值工具。TurboHome等AI赋能经纪公司更进一步，为专业经纪人配备智能工具实现流程自动化，并将节约的成本直接以降低佣金的形式回馈客户，塑造出更高效的经纪模式。

2.房产搜索与智能发现

传统商用与住宅房源平台仍依赖基础筛选与静态属性，极少捕捉社区动态、投资潜力及房产特质等关键背景信息。

在商业地产领域，新型AI工具通过解析多源非结构化数据重塑选址逻辑，优化区位战略。其目标是生成精准推荐，助力企业快速做出数据驱动决策。

对消费者而言，下一代平台致力于提供更自然的语言驱动式个性化搜索体验。购房者可通过对话式查询定位理想房源、无缝安排看房、通过智能流程管理文书，甚至降低佣金成本。

Zillow近期接入ChatGPT预示了这一方向。我们期待房产搜索从查询工具演进为全程陪伴的智能助手，引导并支持购房全流程。

3.物业管理智能化

重大机遇在于基于传统物业管理系统构建LLM驱动的工作流。已有25年以上历史的固有系统仍是行业运营支柱，但其设计却未考虑现代响应能力与用户体验。这为初创企业创造了在不颠覆原有系统前提下扩展功能的空间。

EliseAI与SurfaceAI等公司已展现可行性。通过深度集成物业管理系统，它们以高度垂直化且契合房地产细微特征的方式，统筹从租赁到维护的全流程工作流。

4.设计可视化革新

房产布置（实体或虚拟）、室内布局与设计可视化过程仍进展缓慢、依赖人工且成本高昂。住宅经纪人难以根据买家需求或改造计划定制视觉方案，商业经纪人缺乏工具来展示空间适配企业工作流程的潜力。买卖双方、装修师与staging专员均缺乏生成高质量可视化内容的工具。现有staging流程需聘请昂贵的摄影、摄像及后期团队，且缺乏个性化定制。

简而言之，当前房产内容成本高昂、模式单一、难以按受众或渠道定制，导致消费者与专业人士均缺乏实现创意的直观途径。SpacelyAI、Kassa、Gendo、RenovateAI等生成式AI工具通过近乎即时实现可视化、个性化与叙事呈现，极大压缩这些环节。我们看好原生基于生成式AI前沿技术、重新构想房地产设计、营销与体验方式的创新企业。

房地产人工智能创始人需遵循的五项新兴原则

1、价值创造：聚焦可衡量的营收增长或成本节约（例如通过减少外包及行政工作、提高潜在客户转化率或加速交易周期实现）

2、流程深度：深耕细作以建立信任。最具价值的产品应端到端管理复杂且关系驱动（往往伴随情感因素）的全程（如销售或租赁），而非解决孤立的一次性任务

3、专有本地化数据：通过捕捉市场行为、区域政策细节及关系网络的超本地化数据，构建自我强化的数据飞轮，形成可持续的数据壁垒

4、激励协同：设计全方位激励认可机制。当业主、管理者、租户与中介均能获得相应价值时，摩擦阻力自然降低，推广速度加快

5、尊重关系本质房地产本质是关系驱动：在推进自动化的同时，必须优先保障中介、业主、管理者及买家和租户的体验，充分重视高信任度与情感化工作流程的独特性